M
MEETING SUMMARY BART LARGE XSUM SAMSUM DIALOGSUM AMI
由 knkarthick 开发
基于BART架构的序列到序列模型，专门针对会议和对话摘要任务进行微调，支持从多种对话数据中生成抽象摘要。
下载量 119
发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是在facebook/bart-large-xsum基础上微调得到的，专门用于处理会议记录和对话文本的自动摘要生成任务。它结合了多种对话数据集（如samsum、dialogsum和AMI会议语料库）的训练，能够生成高质量的抽象摘要。
模型特点
多数据集微调
结合了cnndaily、newyorkdaily、xsum、samsum、dialogsum和AMI会议语料库等多种数据集进行训练，增强了模型的泛化能力。
抽象摘要生成
能够理解输入文本的核心内容并生成新的摘要句子，而不仅仅是提取关键片段。
对话理解
特别优化了对对话和会议记录的处理能力，能够捕捉多人交流中的关键信息。
模型能力
文本摘要生成
对话内容理解
会议记录压缩
使用案例
会议记录
会议纪要自动生成
自动将冗长的会议记录压缩为简洁的要点摘要
客户服务
客服对话摘要
从客户服务对话中提取关键问题和解决方案
新闻简报
新闻文章摘要
生成新闻文章的简短摘要
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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